深度学习揭秘系列之一：基于量价与基本面结合的深度学习选股策略-240806-信达证券
执业编号：S1500521070001 箱：yumingming@cindasc.com 执业编号：S1500523050003
报告摘要
执业编号：S1500521070001 箱：yumingming@cindasc.com 执业编号：S1500523050003
核心要点
- 3.4
- 非线性方式 —— 分支网络统筹子因子合成与大类因子加权 ................................... 32
报告信息
- 文件全名
- 《深度学习揭秘系列之一：基于量价与基本面结合的深度学习选股策略-240806-信达证券-45页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- 5 日纯量价因子的 RankIC 为 12.39%，纯基
- 本面因子 RankIC 为 7.32%，等权因子 RankIC 为 11.64%，ICIR 加权因子
- RankIC 为 12.37%。
- 支网络合成因子 RankIC 为 12.9%，相较于原始量价因子提升 0.51pct，多头
- 超额年化收益为 10.85%，提升 2.54pct，多空超额年化收益为 132.21%，提
- 核心议题
常见问题
《深度学习揭秘系列之一：基于量价与基本面结合的深度学习选股策略-240806-信达证券》主要包含哪些内容?
执业编号：S1500521070001 箱：yumingming@cindasc.com 执业编号：S1500523050003核心数据:5 日纯量价因子的 RankIC 为 12.39%，纯基;本面因子 RankIC 为 7.32%，等权因子 RankIC 为 11.64%，ICIR 加权因子;RankIC 为 12.37%。。
这份报告由哪家机构发布?
本报告由信达证券发布,发布于 2024 年。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2024 年,全文共 45 页。
这份报告是免费的吗?如何获取?
本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。
这份报告适合哪些读者?
适合投资人、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了股权等议题。
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